A Faculdade de Medicina da Universidade de Nova York planeja acelerar exames de ressonância magnética pelo menos 10 vezes. Uma equipe de pesquisadores de inteligência artificial do Facebook (FAIR) os ajudará com isso através de tecnologias de aprendizado de máquina.
O projeto é chamado
fastMRI . Os médicos fornecerão a ele um conjunto de dados de 3 milhões de imagens do cérebro, joelhos e fígado, coletadas de 10 mil pacientes e do Facebook - suas conquistas no aprendizado de máquina para treinar o algoritmo. De acordo com a idéia, o dispositivo de ressonância magnética coletará apenas parte da informação e a rede neural treinada preencherá as lacunas.
Aceitáveis para uso real, os pesquisadores planejam publicar os resultados dentro de um ano sob uma licença gratuita.
O dispositivo para ressonância magnética afeta o tecido com radiação eletromagnética e fixa a liberação de energia na forma de dados digitais, a partir dos quais eles formam imagens - "fatias bidimensionais". O processo pode durar de 15 minutos a uma hora. Quanto mais dados você precisar coletar, maior será a exposição.
Uma pessoa neste momento precisa mentir e não se mexer. Para alguns pacientes - por exemplo, crianças pequenas, pessoas que sofrem de claustrofobia ou sentem dor enquanto estão deitadas - isso pode ser um problema.
Pesquisadores da Faculdade de Medicina fizeram suas primeiras tentativas de acelerar a aquisição da imagem em 2015. Os cientistas sugeriram que o tempo no dispositivo pode ser reduzido coletando apenas uma parte dos dados, e as lacunas restantes podem ser preenchidas com a ajuda de IA treinada em algoritmos de redes neurais.
Os dispositivos de ressonância magnética geralmente são bastante flexíveis em termos da quantidade de dados necessários para obter o resultado. Mas após as primeiras tentativas, os pesquisadores concluíram que, para recriar imagens de alta qualidade, são necessários ainda menos dados do que esperavam.
A dificuldade é que, ao processar fotos e vídeos, os algoritmos de rede neural preenchem lacunas de maneira semelhante, desenhar pixels com base nos dados obtidos, suposições e desvios não são críticos, pelo menos em questões de vida ou morte. Mas na análise de imagens de ressonância magnética, cada milímetro pode afetar o diagnóstico.
À esquerda nesta imagem, há um conjunto completo de dados de origem coletados pela RM. E à direita é um tiro do joelho, qual deles é obtido.
E este é um conjunto de dados parciais e uma imagem do joelho obtida usando algoritmos de redes neurais nesta fase.Além de perguntas com precisão de reconstrução, o projeto levanta algumas questões éticas.
Os engenheiros do Facebook estavam envolvidos na solução de problemas semelhantes com a visão computacional - apenas em outras áreas. Eles dizem que participar desse projeto é uma boa maneira de colocar a tecnologia em prática. Mas a coleta de dados pessoais por empresas que obtêm receita com sua monetização é uma questão particularmente sensível recentemente. Especialmente quando se trata de dados médicos.
Os pesquisadores dizem que em conjuntos de dados não há informações sobre as personalidades dos pacientes, nomes e informações médicas - apenas as próprias imagens e os dados de origem dos quais essas imagens foram obtidas. Representantes do Facebook também argumentam que o projeto não usa dados coletados pela empresa.
Como um representante do Facebook
disse à VentureBeat, os resultados devem ser esperados dentro de um ano. Assim que o progresso necessário for alcançado, os pesquisadores publicarão no acesso geral todos os modelos, métricas e conjuntos de dados nos quais a IA foi treinada para que possam ser usados por outras clínicas.